以支援向量機為基礎之新穎語者切換偵測演算法

A Novel Algorithm for Speaker Change Detection Based on Support Vector Machine

對於不同的語者的切換，我們可以利用其不同之語音特徵來加以區別，本論文提出一個以支援向量機（support vector machine, SVM）為基礎的新穎語者切換偵測演算法；我們定義一個「SVM訓練分類錯誤率」來判斷語者之料之間的可分離性，藉此判斷是否為同一個語者的聲音資料。實驗證明我們提出的演算法比貝氏訊息準則（Bayesian information criterion, BIC）演算法有更好的偵測能力並且有更低的誤報率（false-alarm rate）。同時對於兩秒鐘以下的語者變換也可以有效的加以判斷。